基于Hi3515的嵌入式视频监控终端设计

提出了一种以海思Hi3515为核心、以嵌入式Linux为操作系统的嵌入式视频监控终端的设计方案.针对移动环境下需要传输音视频和车辆定位等信息的需求,使用3G网络进行数据传输.本系统使用NPV1108进行音/视频采集,在Hi3515中进行编码,并将数据存储到硬盘或者传输到远程服务器,同时使用HoluxM-89模块接收GPS消息,实现定位功能.测试表明,该视频监控终端可以很好地实现音/视频采集、存储、编码和无线传输以及GPS定位和报警等功能.     

移动视频车辆监控系统的设计与实现

为了传输目标定位和视频等宽带数据,提出了一种基于GPS/TD-SCDMA的车辆监控系统设计方法。分析了新一代无线车辆监控系统的新需求,在此基础上确定了系统总体组成框架、工作流程图、数据传输协议,并对车载移动监控终端的硬件进行了选型设计,给出了系统各组成部件的软件实现方式,为了避开国际专利陷阱,视频编解码方案选用具有我国独立知识产权的AVS标准。对搭建的原型试验系统进行测试,结果表明,该系统能提供高分辨率动态视频监控,并能进行精确车辆定位。     

基于GPRS／蓝牙混合模式的车辆定位监控算法研究

为了更好地对道路中行驶的车辆进行监控,节约成本,本文提出一种基于GPRS和蓝牙相结合的车辆监控系统。车辆监控系统是一种集GPS、GIS、通讯技术和计算机技术为一体的移动车辆综合服务系统。文中介绍了GPRS和蓝牙相结合的车辆监控系统的整体结构和功能模块划分,以及监控中心模块的主要功能实现方法。另外,讨论了在监控中心模块设计中的关键技术,详细分析了蓝牙和GPRS相结合的实现方法。同时,本文提出了一种基于缓冲原理的GPS数据道路配匹算法,该算法在实际工程运用中取得了良好的效果
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GPS车辆监控系统中串行总线接口设计与实现

通过在车载模块中实现GPS接收模块和GPRS通讯模块,在控制中心接收模块中实现GPRS通讯模块与USB模块的接口通讯,可有效地实现控制中心、车载终端和GPRS无线网络的通讯,达到及时监控和管理车辆的目的。本文详细介绍了GPS车辆监控系统中串行总线USB接口的设计和实现,为GPS民用化打下了基础,具有广阔的市场前景。     

车联网中基于GPSONE的露天矿车辆监控定位系统

在当前车联网时代下,针对目前我国露天矿企业运用移动定位技术对车辆进行实时监控的现状,以及传统车辆监控系统中数据传输速度、定位精度等问题,应用一种基于CDMA技术与GPS技术相结合的GPSONE无线通信平台。该平台在搭载CDMA通信模块的车载终端与监控中心服务器之间建立一条费用低,定位精确,实时性高,定位数据传输速度快的无线数据传输通道。在实验中,实现了实时高效的GPS定位数据的传输,及监控中心与车载终端的SMS通信和CDMA数据通信,达到了车联网技术在露天矿车辆监控定位系统中良好的应用。     

基于嵌入式Linux的车载终端的设计与实现

针对城市交通管理中车辆管理和调度困难的问题,提出了一种基于嵌入式Linux车辆监控管理系统的车载终端方案.方案采用ARM核心处理器、嵌入式Linux操作系统,并且利用GPRS无线数据传输技术及GPS卫星定位技术,实现了GPS定位信息的接收、处理及其GPRS网络数据传输等多种功能.文章重点介绍了车辆监控管理系统的工作原理及车载终端的硬件设计和软件实现.本方案终端具有安装简单、功能强大、极具实用性等特点.样机测试表明,本方案终端可以满足车辆监控管理系统的要求.     

燃运车辆GPS监控系统设计及其关键技术分析

本文针对小型煤炭运输企业车辆的监控与管理进行研究,以GPS、GPRS、GIS、数据库等技术为支撑,提出燃运车辆GPS监控系统设计,实现燃运车辆GPS监控系统的同时对关键技术进行了探讨,最后给出了燃运车辆GPS监控系统车辆定位和端口设置实例。     

基于DSP的激光雷达数据智能接口卡设计

激光雷达用于无人自动驾驶车辆的避撞和定位导航，该智能接口卡用UART采集激光雷达数据，通过CAN总线传输给上位机实现无人自动驾驶车辆复杂的定位导航，同时在DSP的数据处理中实现车辆的自动避撞，保证车辆安全。本文介绍了此接口卡的硬件和软件设计，实践证明，该卡能在500kbps波特率下可靠实现车辆避撞处理和实时数据传输。     

使用Visual C++实现对GPS车辆自动控制

本文通过使用VisualC 面向对象语言、Socket通讯方式,实现计算机对GPS车辆监控系统的自动控制,并由实例分步骤说明如何进行设计开发。借此探讨在海关物流监控系统中,如何通过提高科学技术的有效应用,以降低海关风险。     

基于VxWorks平台的GPRS无线监控系统

本文介绍了一种基于嵌入式操作系统VxWorks和GPRS网络通信技术实现远程数据传输,从而实现远程实时监控功能的系统。开始讨论了系统的硬件结构,接着介绍了登陆GPRS网络的方法,最后介绍了使用客户-服务器模式进行Socket通讯的方法。     

MapReduce计算模型下的化合物LC-MS鉴定

随着质谱技术的迅猛发展,通过色谱质谱联用(liquid chromatography mass spectrometry,LC-MS)技术进行化合物鉴定成为近年来的研究热点。针对化合物LC-MS鉴定过程中便捷性和效率问题,提出了质谱谱图数据预处理方法,将包含两列数据的质谱文件转换成便于后续并行化处理的三列数据文件,简化了化合物相似度计算;同时结合MapReduce技术,对标准品库进行等价切分,提出了基于MapReduce计算模型的化合物LC-MS鉴定算法。实验结果表明,这种基于MapReduce的并行化方式可以大大提高化合物LC-MS鉴定的效率。     

融合生成对抗网络和姿态估计的视频行人再识别方法

随着国家对社会公共安全的日益重视,无重叠视域监控系统已大规模的普及.行人再识别任务通过匹配不同视域摄像机下的行人目标,在当今环境下显得尤为重要.由于深度学习依赖大数据解决过拟合的特性,针对当前视频行人再识别数据量较小和学习特征单一的问题,我们提出了一种基于视频的改进行人再识别方法,该方法通过生成对抗网络去生成视频帧序列来增加样本数量和加入了行人关节点的特征信息去提升模型效率.实验结果表明,本文提出的改进方法可以有效地提高公开数据集的识别率,在PRID2011,iLIDS-VID数据集上进行实验,Rank 1分别达到了80.2%和66.3%.     

基于NTC热敏电阻器的实时PCR仪数据采集器设计

实时聚合酶链反应(PCR)是一种通过热循环与荧光信号检测方法实现特定DNA片段的快速复制与定量检测的技术.PCR反应过程中,热循环温度控制精度决定了PCR反应效率,从而直接影响定量检测的精度.根据非稳态传热原理,热量从基座传递到试液需要一定的时间,为了检测这一延迟时间对温控的影响,基于NTC热敏电阻器,采用USB总线和...     

基于改进PCR方法的加热炉钢温预报模型

运用多元统计投影原理，结合改进PCR方法，建立了钢坯出口温度变量和过程变量之间的主元回归预测模型，最后基于某钢厂实际生产数据对模型的参数进行了求取．校验和误差分析表明，该模型能提前5～25分钟预测出钢坯的出口温度，且预测误差满足工业应用的精度要求．     

Adaptive wavelet network for multiple cardiac arrhythmias recognition

This paper proposes a method for electrocardiogram (ECG) heartbeat detection and recognition using adaptive wavelet network (AWN). The ECG beat recognition can be divided into a sequence of stages, starting with feature extraction from QRS complexes, and then according to characteristic features to identify the cardiac arrhythmias including the supraventricular ectopic beat, bundle branch ectopic beat, and ventricular ectopic beat. The method of ECG beats is a two-subnetwork architecture, Morlet wavelets are used to enhance the features from each heartbeat, and probabilistic neural network (PNN) performs the recognition tasks. The AWN method is used for application in a dynamic environment, with add-in and delete-off features using automatic target adjustment and parameter tuning. The experimental results used from the MIT-BIH arrhythmia database demonstrate the efficiency of the proposed non-invasive method. Compared with conventional multi-layer neural networks, the test results also show accurate discrimination, fast learning, good adaptability, and faster processing time for detection.     

基于Merkle山脉的数据可信溯源方法

针对物联网（IoT）系统中海量数据存储成本大、数据溯源验证效率低等问题,提出一种基于Merkle山脉（MMR）的可信数据溯源方法MMRBCV。首先,利用IPFS存储IoT数据;其次,采用联盟链和私有链来设计一种双链结构,从而实现数据流转过程的可靠记录;最后,基于MMR设计区块结构,以实现轻量级IoT节点在数据溯源过程中的快速验证。实验结果表明,MMRBCV减少了数据溯源时所下载的数据量,且数据验证时间与MMR结构有关,当MMR可以组成一个完美二叉树时数据验证时间较短。当区块高度为200 000时,MMRBCV的最大验证时间约为10 ms,比SPV的最大验证时间（约为36 ms）缩短了约72%,可见所提方法有效提高了验证效率。     

基于S域NMF的模拟电路故障特征提取新方法

针对提取的模拟电路故障特征向量信息不够充分的问题,提出了一种将S时频变换(ST,S-transform)和非负矩阵分解(NMF,non-negative matrix factorization)相结合的特征选取新方法.该方法先对模拟电路故障响应信号应用S时频变换建立时频图谱矩阵,再用NMF算法构造时频图谱数据集合的子空间基矩阵,有效降低了投影特征向量的维数,保留了足够多的故障隐含特征信息,进而提高模拟电路故障识别率.最后,在Sallen-Key高通滤波器电路中验证了文中方法的有效性.     

高性能LTE终端通信协议栈缓存机制

针对LTE终端通信协议栈的处理过程中Cache缓存方式效率差,提出一种可以提高处理速度降低延时的数据缓存方式。通过利用便签式存储器(Scratch-Pad Memory,SPM)和直接内存存取方式(Direct Memory Access,DMA)的性能优势,将协议栈处理的过程中需要与处理器频繁交互的数据缓存到SPM中,实现在SPM中完成数据的包头压缩/解压、加密/解密和重组等协议功能处理,并通过DMA方式实现SPM与主存之间的数据搬运,减少处理器对大块连续数据的搬运,提高处理效率。该方式避免了CPU在通过Cache缓存方式进行数据交互容易发生缓存不命中的问题,从而提高了协议栈的数据处理效率。经过理论分析及实验对比,结果表明,在LTE协议栈处理过程中,采用SPM与DMA结合的数据缓存机制,相比Cache缓存方式可以使整体性能至少提升12.65%。     

一种支持向量机粗糙神经网络的构造与分类决策

本文根据支持向量机可以解决小样本学习问题的优势，再结合粗集理论对不确定性问题分析的特点，提出一种支持向量机的粗糙神经网络的构造方法．该方法引入多个类似于支持向量机的子神经网络，并将网络中的隐层单元设计成由多组粗糙神经元构成的网络单元．这种新型神经网络具有结构确定、可解释性好、计算简单、收敛速度快等特点．最后，以某型歼击机的飞机舵面故障判决为例，用仿真结果证明，本文方法是行之有效的．     

Input–output data filtering based recursive least squares identification for CARARMA systems

This paper uses an estimated noise transfer function to filter the input–output data and presents filtering based recursive least squares algorithms (F-RLS) for controlled autoregressive autoregressive moving average (CARARMA) systems. Through the data filtering, we obtain two identification models, one including the parameters of the system model, and the other including the parameters of the noise model. Thus, the recursive least squares method can be used to estimate the parameters of these two identification models, respectively, by replacing the unmeasurable variables in the information vectors with their estimates. The proposed F-RLS algorithm has a high computational efficiency because the dimensions of its covariance matrices become small and can generate more accurate parameter estimation compared with other existing algorithms.